点击右上角
微信好友
朋友圈
请使用浏览器分享功能进行分享
“00后”消防员的春节：我守护万家灯火，愿你渐入“家”境******
中新网北京1月18日电(韦香惠)“起床——”小年清晨的第一声“起床哨”，在消防员王中嗣听来亲切而又响亮。尽管春节临近，他依然还在执行森林巡护任务，一刻不敢松懈。
出生于2000年的王中嗣，2019年参加工作，现已是内蒙古大兴安岭森林消防支队的一名班长，去年12月来江西省九江市执行跨省驻防任务。
图为王中嗣带队执行巡护任务 受访者供图“今天是小年，大扫除的好日子，大家动作都快一点，一会还要交代防火执勤的注意事项……”作为班长，王中嗣早已养成提前10分钟起床的习惯，总是第一个整理好内务、洗漱，再督导各班内务卫生。
“班长，稍等5分钟，我给我爸妈打个电话。”班里一位队员的“口头假条”提醒王中嗣，小年的日子里，该向父母打个电话了。
“爸，妈，家里年货都置办了吧？我邮了些江西的特产给你们，今年又要在外地过年了，您二老保重！”短短的三两句话，王中嗣却不由得愧疚起来。
这是王中嗣成为森林消防员的第四年，也是他第二次独自在外过年。
庐山五老峰山间，坡度70度左右的悬崖峭壁之上，直线距离1.2公里，山路却走了近1个小时。一支由30人组成的巡山小分队背着20余公斤的灭火装备，厚厚的防火服，走进荆棘遍布的丛林，进行艰难的爬行，他们橙红色的身影远远看上去十分耀眼。
“翻过这个山头，到下一个山头就可以歇会儿了。”王中嗣给大家鼓劲儿。气温零下1°C、风力6级的天气条件下，“白天出透汗，早晚凉透心”，直到正月十五，这都将是消防员们每天巡护的“必修课”。
图为王中嗣带队执行巡护任务 受访者供图“巡护执勤看似非常枯燥，实际意义却重大，江西省的自然生态环境非常好，名胜古迹数不胜数，现在正值秋冬季防火紧要期，防火更是重中之重。”队员们都很佩服这位年龄不大，但灭火经验丰富的“00后”班长。
“南方和北方的自然环境真是差别太大了，这山的坡度都快成直角了。”回忆起前段时间参加九江市都昌“12·26”森林火灾的灭火救援任务，同班的消防员李凯心有余悸，“要不是王班长拽我一下，那棵倒木可能就砸我脑瓜子上来了，而不是砸在风机筒上了”。
在王中嗣看来，火场上瞬息万变，加上这里山势陡峭，每次出任务都不能掉以轻心。“其实，上山巡护我们都习以为常了，春节期间任务重，我们也只是干好本职工作，而且平时训练到位，这点苦不算啥。”
天色渐暗，庐山的秀丽景色掩入深重的雾气之中。巡护结束，王中嗣向中队长报告，这天的执勤情况一切正常。
返回营区途中，他给家里人发去信息，“春节，是一年里最重要的日子，过年，是渴望故乡重逢的时节，团聚，是值得重温的美好回忆。但对于有些人来说，是使命任务在肩，是坚守战斗岗位，是守护万家灯火”。(完)
向善而生的AI助盲，让AI多一点，障碍少一点****** 有人说，盲人与世界之间，相差的只是一个黎明。在浪潮信息研发人员的心中，失去视力的盲人不会陷入永夜，科技的进步正在力图给每一个人以光明未来。 AI助盲在人工智能赛道上一直是最热门的话题之一。以前，让失明者重见光明依靠的是医学的进步或“奇迹”。而随着以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态智能技术的爆发式突破，更多的失明者正在借助AI提供的感知、理解与交互能力，以另一种方式重新“看见世界”。 新契机：多模态算法或将造福数以亿计失明者 科学实验表明，在人类获取的外界信息中，来自视觉的占比高达70%~80%，因此基于AI构建机器视觉系统，帮助视障患者拥有对外界环境的视觉感知与视觉理解能力，无疑是最直接有效的解决方案。 一个优秀的AI助盲技术，需要通过智能传感、智能用户意图推理和智能信息呈现的系统化发展，才能构建信息无障碍的交互界面。仅仅依靠“一枝独秀”超越人类水平的单模态人工智能比如计算机视觉技术还远远不够，以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态算法的突破才是正确的新方向和新契机。 多个模态的交互可以提升AI的感知、理解与交互能力，也为AI理解并帮助残障人士带来了更多可能。浪潮信息研发人员介绍说，多模态算法在AI助盲领域的应用一旦成熟，将能够造福数以亿计的失明者。据世卫组织统计，全球至少22亿人视力受损或失明，而我国是世界上盲人最多的国家，占世界盲人总数的18%-20%，每年新增的盲人数量甚至高达45万。 大挑战：如何看到盲人“眼中”的千人千面 AI助盲看似简单，但多模态算法依然面临重大挑战。 多模态智能算法，营造的是沉浸式人机交互体验。在该领域，盲人视觉问答任务成为学术界研究AI助盲的起点和核心研究方向之一，这项研究已经吸引了全球数以万计的视障患者参与，这些患者们上传自己拍摄的图像数据和相匹配的文本问题，形成了最真实的模型训练数据集。 但是在现有技术条件下，盲人视觉问答任务的精度提升面临巨大挑战：一方面是盲人上传的问题类型很复杂，比如说分辨冰箱里的肉类、咨询药品的服用说明、挑选独特颜色的衬衣、介绍书籍内容等等。 另一方面，由于盲人的特殊性，很难提取面前物体的有效特征。比如盲人在拍照时，经常会产生虚焦的情况，可能上传的照片是模糊的或者没有拍全，或者没拍到关键信息，这就给AI推理增加了难度。 为推动相关研究，来自卡内基梅隆大学等机构的学者们共同构建了一个盲人视觉数据库“VizWiz”，并发起全球多模态视觉问答挑战赛。挑战赛是给定一张盲人拍摄的图片和问题，然后要求给出相应的答案，解决盲人的求助。 另外，盲人的视觉问答还会遭遇到噪声干扰的衍生问题。比如说，盲人逛超市，由于商品外观触感相似，很容易犯错，他可能会拿起一瓶醋却询问酱油的成分表，拿起酸奶却询问牛奶的保质期等等。这种噪声干扰往往会导致现有AI模型失效，没法给出有效信息。 最后，针对不同盲人患者的个性化交互服务以及算法自有的反馈闭环机制，同样也是现阶段的研发难点。 多解法：浪潮信息AI助盲靶向消灭痛点 AI助盲哪怕形式百变，无一例外都是消灭痛点，逐光而行。浪潮信息多模态算法研发团队正在推动多个领域的AI助盲研究，只为帮助盲人“看”到愈发精彩的世界。 在VizWiz官网上公布的2万份求助中，盲人最多的提问就是想知道他们面前的是什么东西，很多情况下这些物品没法靠触觉或嗅觉来做出判断，例如 “这本书书名是什么？”为此研发团队在双流多模态锚点对齐模型的基础上，提出了自监督旋转多模态模型，通过自动修正图像角度及字符语义增强，结合光学字符检测识别技术解决“是什么”的问题。 盲人所拍摄图片模糊、有效信息少？研发团队提出了答案驱动视觉定位与大模型图文匹配结合的算法，并提出多阶段交叉训练策略，具备更充分的常识能力，低质量图像、残缺的信息，依然能够精准的解答用户的求助。 目前浪潮信息研发团队在盲人视觉问答任务VizWiz-VQA上算法精度已领先人类表现9.5个百分点，在AI助盲领域斩获世界冠军两项、亚军两项。 真实场景中的盲人在口述时往往会有口误、歧义、修辞等噪声。为此，研发团队首次提出视觉定位文本去噪推理任务FREC，FREC提供3万图片和超过25万的文本标注，囊括了口误、歧义、主观偏差等多种噪声，还提供噪声纠错、含噪证据等可解释标签。同时，该团队还构建了首个可解释去噪视觉定位模型FCTR，噪声文本描述条件下精度较传统模型提升11个百分点。上述研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议，该会议为国际多媒体领域最顶级会议、也是该领域唯一CCF推荐A类国际会议。 在智能交互研究方面上，浪潮信息研发团队构建了可解释智能体视觉交互问答任务AI-VQA，同时给出首个智能体交互行为理解算法模型ARE。该研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议。该研究项目的底层技术未来可广泛应用于AI医疗诊断、故事续写、剧情推理、危情告警、智能政务等多模态交互推理场景。 眼球虽然对温度并不敏感，但浪潮信息的研发团队，却在努力让盲人能“看”到科技的温度，也希望吸引更多人一起推动人工智能技术在AI助盲、AI反诈、AI诊疗、AI灾情预警等更多场景中的落地。有AI无碍，跨越山海。科技的伟大之处不仅仅在于改变世界，更重要的是如何造福人类，让更多的不可能变成可能。当科技成为人的延伸，当AI充满人性光辉，我们终将在瞬息万变的科技浪潮中感受到更加细腻温柔的善意，见证着更加光明宏大的远方。 （文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
彩云网地图 |
)